AI作为基础设施：领先的美国MSP将AI视为核心服务，而不是未来附加功能

多年来，AI一直被视为未来的一种赋能工具，一种可选的增强功能，或者是一种附加功能，用于为技术先进的公司提供服务，或者是明天的IT堆栈的一部分。然而，AI作为附加功能的时代已经结束。管理服务提供商（MSP）社区，长期以来一直是小型和中型企业创新中心，现在将AI视为核心基础设施，而不是未来附加功能。今天，64%的MSP报告称，他们已经在内部流程和服务交付中使用AI。超过40%的MSP表示，AI服务现在是他们的主要业务区别。

这种转变是微妙的，但具有深远的影响。这不仅仅是关于帮助客户实施AI，而是关于使用AI本身重新架构管理服务的基础。高增长的MSP正在使用AI自动执行策略执行、威胁检测、客户支持、身份管理和甚至决策。随着企业AI支出预计到2032年将飙升至3090亿美元，最有可能获胜的组织不是那些拥有最先进的语言模型（LLM）的组织，而是那些拥有使AI变得真实、可靠和可扩展的基础设施的组织。这使得MSP处于聚光灯下。

从工具到基础设施：AI的转折点

AI从生产力工具到运营基础设施的演变正在为MSP重写规则。在过去，核心MSP功能集中在监控、修补、安全和支持IT环境。这些任务虽然至关重要，但在很大程度上是被动的。有了AI，它们现在是主动的和预测性的。

以安全为例。AI正在成为企业风险的控制平面。像CrowdStrike和Palo Alto Networks这样的供应商已经报告了AI驱动的收入增长，因为他们将智能检测和自动响应功能直接集成到他们的平台中。传统基础设施正在努力跟上。

对于MSP来说，这种转变不是理论上的，而是实际的。AI正在被用于以机器速度自动执行安全策略执行，减少风险和人为错误。它使得使用行为分析和异常检测来主动检测威胁成为可能，识别风险在它们升级之前。MSP还通过智能、上下文感知的聊天机器人提供24/7支持，提供实时帮助。身份编排用于入职和离职正在通过AI简化，节省时间和增强安全性。补丁周期也正在根据实时漏洞情报进行管理，确保系统保持最新，而无需手动流程的延迟。

这些不是试验项目。它们是现在正在实施的生产级系统。

为什么MSP成为AI采用前线

MSP具有独特的优势，能够领导AI的发展，因为他们已经管理着小型和中型企业每天依赖的复杂IT环境。虽然企业科技巨头可能在模型开发和云创新方面设定标准，但MSP却将这些进步运用到整个经济中。

在很多方面，MSP是真正的AI采用层。他们将承诺转化为实践。这意味着他们处于帮助组织应对AI治理和合规性要求、将AI集成到零信任架构、为AI工作负载现代化端点和基础设施以及在混合环境中确保安全性和恢复力的前沿。

AI不再只是另一种服务，它正在成为所有服务的基础。将AI视为附加功能的MSP将难以保持竞争力。那些将AI视为基础设施的MSP将定义管理服务的未来。

AI重新定义“管理”

在AI时代，“管理”意味着什么？多年来，管理服务被定义为基于SLA的支持、正常运行时间保证和成本效率。AI正在显著提高期望。

“管理”现在意味着：

• 预测性而不是反应性：系统必须在客户甚至意识到问题存在之前检测、诊断和解决问题。
• 上下文感知而不是基于规则：服务自动化必须了解意图并适应细致的用户行为。
• 始终在线而不是仅限工作时间：智能代理提供24/7支持和升级路径，根据每个客户进行定制。
• 安全性设计：AI启用的平台必须将安全策略执行作为默认设置，而不是叠加层。

这种转变正在迫使MSP采用新的商业模式，这种模式重视结果而不是努力，并重视智能而不是计费时间。在许多情况下，这需要重新思考MSP使用的工具、团队结构、员工培训和定价策略。

客户期望更多、更快

随着AI继续渗透到企业和消费技术，客户期望迅速增长。曾经容忍票务支持的企业现在期望实时解决方案。手动更新感觉过时。几天内执行的策略执行被视为安全风险，而不是程序延迟。

MSP被期望提供即时入职服务，涵盖身份、端点和应用程序，减少延迟并从第一天开始提高生产力。主动合规监控必须到位，以跟上不断变化的标准，特别是在高度监管的行业。客户越来越多地要求集成AI工具，以便他们可以在自己的环境中部署，实现对数据和决策的控制。详细的AI可观察性和可解释性变得至关重要，确保AI驱动的决策是透明的、可追踪的和值得信赖的。

AI并没有取代管理服务中的人性化触感；它正在增强人性化触感。那些在这个新格局中蓬勃发展的MSP将在自动化智能和人工判断、速度和问责制之间取得正确的平衡。

拥有AI基础设施层

企业AI可能是一个3090亿美元的机会，但收益不会归于那些仅仅转售AI工具的人。真正的价值在于拥有AI运行的基础设施硬件、软件、身份、数据和访问权限。那些将AI嵌入核心产品的MSP将超越支持提供商，成为战略基础设施合作伙伴。

为了成功，MSP必须与能够帮助他们安全有效扩展的AI本地基础设施提供商建立合作伙伴关系。他们需要建立可扩展、安全和可观察的管理层，以便在客户环境中提供可见性。内部团队必须接受新兴技能的培训，例如提示工程、模型监督和AI治理的整个生命周期。最关键的是，MSP必须提供可衡量、基于结果和简单的AI启用服务供客户使用。

通过这样做，MSP可以为自己的业务提供未来保障，在拥挤的市场中区别于其他公司，并最重要的是，帮助客户更快、更安全地发展。

AI本地MSP的年份

我们可能会回顾2025年作为AI停止成为技术趋势并开始成为管理服务中的基准期望的一年。对于许多MSP来说，这种转变已经开始。获胜者在这个新时代中将不是那些谈论AI作为未来的公司，而是那些在他们提供的所有服务中默默地构建AI的公司。

游戏规则正在被改写。问题不再是MSP是否会采用AI，而是他们将如何有效地采用AI以及速度有多快。

MSP，转变已经开始。赢家在这个新时代中将不是那些谈论AI作为未来的人，而是那些在他们提供的所有服务中默默地构建AI的人。游戏规则正在被改写。问题不再是MSP是否会采用AI，而是他们将如何有效地采用AI以及速度有多快。